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ETLの仕組みをDockerで実装してみた

こんにちは ayalan です。

以前セミナーでデータ分析基盤の話を聞いたとき、規模が大きすぎてよくわからなかったことがありました。
CPUよりGPUがいいとか、IoTのデータをリアルタイムでアップロードするとか実際そんなことなかなかできないし、知らないと雰囲気つかめない人がほとんどだと思います。
しかし、もっと規模小さなデータでも分析使いたい、分析したいという人も多いかと思います。
今回やってみたのは、解析元のデータをETLツールでGoogleのBigQueryにデータを集約する仕組みをDockerを使って実装してみました。

動作環境

ホスト

項目 バージョン
os OS X El Capitan 10.11.6
dokcer 17.09.0-ce
docker-compose 1.16.1
ruby 2.3.5

dockerが動作すればどのような環境でも問題ありません。ただ、dokcerとdocker-composeは古いバージョンだと動作しない可能性もあるので、なるべく最新バージョンの方がいいかと思います。

コンテナ

ETL+ジョブスケジューラー(ETL:Embulk,ジョブスケジューラー:kuroko2)

項目 バージョン
base image alpine:3.6
openjdk 1.8.0_131
ruby 2.3.5p376
jruby jruby 9.1.14.0 (2.3.3)
bundler 1.16.0
rails 5.1.4
puma 5.1.4
kuroko2 0.4.3
Embulk v0.8.38

ETLはEmblukを使っており、ジョブスケジューラはクックパッドのkuroko2を使っています。

Database

項目 バージョン
base image mariadb:latest
mariadb 15.1 Distrib 10.2.11

リアルタイムモニタリング(netdata)

項目 バージョン
base image titpetric/netdata:latest
netdata 1.8.0-624-gf14f228_rolling

ETL+ジョブスケジューラーコンテナの作成

kuroko2の初期設定

クックパッドのkuroko2を使うためAdministrator Guideを参考に初期設定をします。
Dockerfile内でrails newするとイメージサイズが肥大化するので、イメージ外でrails newしたものをdockerのイメージの中に組み込みます。

rails new my_kuroko2 --database=mysql --skip-turbolinks --skip-javascript -m https://raw.githubusercontent.com/cookpad/kuroko2/master/app_template.rb

Dockerイメージ作成

本来は1プロセス1コンテナが理想ですが、ETLツールのEmbulkはコマンドツールであり、ジョブスケジューラーのKuroko2でRails Sever(puma)とジョブ実行するプロセスと複数稼働させないといけなかったので、1コンテナに複数機能を持たせることにしました。

Dockerfile
FROM ayaran/openjdk:8u131
MAINTAINER oyamayu@firstserver.co.jp

RUN echo "http://dl-cdn.alpinelinux.org/alpine/edge/community" >> /etc/apk/repositories
RUN echo "http://dl-cdn.alpinelinux.org/alpine/v3.5/main" >> /etc/apk/repositories
RUN echo "http://dl-cdn.alpinelinux.org/alpine/v3.5/community" >> /etc/apk/repositories
RUN apk update && apk add --no-cache \
  openrc \
  curl \
  cmake \
  mysql-dev \
  mysql-client \
  build-base \
  libxml2-dev \
  libxslt-dev \
  linux-headers \
  libffi-dev \
  openssl \
  nodejs \
  jruby \
  tzdata

RUN apk add --no-cache \
  ruby=2.3.6-r0 \
  ruby-dev=2.3.6-r0 \
  ruby-bigdecimal=2.3.6-r0 \
  ruby-rdoc=2.3.6-r0 \
  ruby-io-console=2.3.6-r0 \
  ruby-irb=2.3.6-r0

RUN gem install --no-doc bundler

RUN curl -L "https://dl.embulk.org/embulk-latest.jar" -o /usr/local/bin/embulk
RUN chmod +x /usr/local/bin/embulk

COPY ./Gemfile /opt/embulk/Gemfile

RUN gem install --no-doc bundler --install-dir /opt/embluk/bundle/ruby/2.3.0/gems
RUN embulk bundle install --gemfile /opt/embulk/Gemfile --path /opt/embulk/bundle

ADD ./my_kuroko2 /opt/kuroko2
WORKDIR /opt/kuroko2

RUN bundle install --gemfile /opt/kuroko2/Gemfile --path /opt/kuroko2/bundle
COPY ./config/database.yml /opt/kuroko2/config/database.yml
COPY ./config/application.rb /opt/kuroko2/config/application.rb

RUN mkdir -p /opt/kuroko2/tmp/pids

COPY ./scripts/db-migrate /etc/init.d/db-migrate
COPY ./scripts/puma /etc/init.d/puma
COPY ./scripts/command-executor /etc/init.d/command-executor
COPY ./scripts/job-scheduler /etc/init.d/job-scheduler
COPY ./scripts/workflow-processor /etc/init.d/workflow-processor

RUN rc-update add db-migrate default
RUN rc-update add puma default
RUN rc-update add command-executor default
RUN rc-update add job-scheduler default
RUN rc-update add workflow-processor default

RUN rc-status && touch /run/openrc/softlevel

RUN sed -i -- 's/^tty/#tty/g' /etc/inittab

各プロセスをデーモン化して起動したかったのでOpenRCの起動スクリプトを作って設置しています。
特に、アプリケーションコンテナを起動する際にDatabaseの初期起動が完了していることが前提なので、docker docsを参考にDatabaseの初回起動完了を確認してからdb:migrateが動くスクリプト作成しています。

db-migrate
#!/sbin/openrc-run

prog=db-migrate
RAILS_ROOT=/opt/kuroko2
host=database
user=kuroko
password=kuroko
cmd="/usr/bin/bundle exec rails db:migrate"

start() {
    echo -n $"Starting $prog: "
    until mysql -h"$host" -u"$user" -p"$password" -e "show databases;"; do
        echo -n "MySQL is unavailable - sleeping"
        sleep 1
    done

    >&2 echo "MySQL is up - executing command"
    cd $RAILS_ROOT
    $cmd
    RETVAL=$?
    echo
    eend $?
}

作ったコンテナたちの起動

docker-composeで起動させるため、下記docker-compose.ymlを準備。

docker-compose.yml
version: '3.2'

services:
  database:
    hostname: mariadb
    container_name: mariadb
    image: mariadb
    expose:
      - 3306
    environment:
      - MYSQL_RANDOM_ROOT_PASSWORD=yes
      - MYSQL_DATABASE=kuroko2_development
      - MYSQL_USER=kuroko
      - MYSQL_PASSWORD=kuroko
    restart: always

  kuroko2:
    hostname: kuroko2
    container_name: kuroko2
    image: ayaran/kuroko2
    expose:
      - 80
    ports:
      - 80:80
    links:
      - database:database
    depends_on:
      - "database"
    volumes:
      - ./.env:/opt/kuroko2/.env
      - /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro
    command: /sbin/init
    restart: always

  netdata:
    hostname: netdata
    container_name: netdata
    image: titpetric/netdata
    expose:
      - 19999
    ports:
      - 19999:19999
    volumes:
      - /proc:/host/proc:ro
      - /sys:/host/sys:ro
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
    environment:
      - "TZ=Japan"
    tty: true
    restart: always

Databaseを永続化する場合はホスト側のvolumeをマウントしておくとよい。

  database:
    hostname: mariadb
    container_name: mariadb
    image: mariadb
    expose:
      - 3306
    environment:
      - MYSQL_RANDOM_ROOT_PASSWORD=yes
      - MYSQL_DATABASE=kuroko2_development
      - MYSQL_USER=kuroko
      - MYSQL_PASSWORD=kuroko
    volumes:
      - /path/to/mysql:/var/lib/mysql
    restart: always

起動させる

docker-compose -f docker-compose.yml up -d

これで起動する。

$ docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                      NAMES
185609c9aba9        ayaran/kuroko2      "/sbin/init"             6 seconds ago       Up 4 seconds        0.0.0.0:80->80/tcp         kuroko2
5103d6d4b17f        mariadb             "docker-entrypoint..."   3 hours ago         Up 26 minutes       3306/tcp                   mariadb
4fc893ed9d35        titpetric/netdata   "/run.sh"                3 hours ago         Up 26 minutes       0.0.0.0:19999->19999/tcp   netdata

http://localhost/にアクセスするとGoogleAuthの画面が出てきて、

スクリーンショット 2017-12-13 18.43.42.png

認証を行うとkuroko2の画面が現れます。

スクリーンショット 2017-12-13 18.50.37.png

ここからBigQueryへデータ転送するJOBを登録して実行していきます。

また、http://localhost:19999にアクセスするとリソースモニタリングの画面も見れるようになっています。

スクリーンショット 2017-12-13 18.53.54.png

まとめ

実際データを転送するところまでかけませんでしたが、思った以上に簡単に仕組みを作ることはできました。
(コンテナのイメージさえあればちょっとしたconfigだけ用意ればコマンド一つ叩くだけで動くわけなので。)